2021/7/6に行われました「Tier IV x MoT モビリティ技術におけるWeb/AI活用最前線ミートアップ」の資料です。 AIと自動運転技術を活用した教習所向けシステム『AI教習システム』開発の取り組みについてご紹介しています。

1. 株式会社 ティアフォー 技術本部
村木 友哉
自動運転技術を活用した
運転技能評価アプリケーションのご紹介
2021/07/06
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2. 村木 友哉 / Tomoya MURAKI
技術本部 AI教習システムのテックリード
『 Tier IV 』にJOINした理由
● 自動運転ソフトウェアをOSSとして開発する戦略がすごいと思った
● エンジニアの割合が大きい
『 Tier IV 』でチャレンジしたいこと
自動運転の価値をユーザまで届けたい (社会問題の解決)
Profile
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3. CONTENTS
1. なにをやっているか
5min
2. なぜやるのか
5min
3. どうやっているのか
8min
4. こんなことをやります！ 2min
自動運転技術の詳細についてはお話しできませんが、
興味がある方は弊社テックブログをご覧ください！ 3

4. 1. なにをやっているか
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6. 自動運転技術を活用した
新しい運転教習システムの開発

7. 2. なぜやるのか
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8. 自動運転車両はいつ普及する？
日本でレベル4以上の本格的な市場投入は2030年代に入ってからとの予測
→ 現時点で自動運転技術を活用できるフィールドはないか？
出典：富士キメラ総研

9. 教習所を取り巻く環境
100万人
少子化や車離れにより
新規免許取得者数は減少
傾向にあるものの、
毎年100万人以上が
新たに免許を取得
35%減
指導員の高齢化・採用難
により2033年までに
指導員数は約35%減との
予測も
高齢者技能検査
2022年6月より一定の違
反歴のある75歳以上の運
転免許保持者（推定15万
人）に対して技能検査が
義務化
需給バランスが崩れ始めており「指導員不足」は大きな課題
→ 自動運転技術を活用することでこの課題を解決できるのではないか

10. 3. どうやっているか
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11. 自動運転技術 LiDARを用いた自車位置推定
PCD高精度地図
LIDARセンサーデータ
車両に後付したLiDARセンサーデータ
と高精度地図を照らし合わせることで
、自車位置（地図内の位置と向き）を
高い精度でリアルタイムに推定

12. 機械学習モデルを用いた顔向き推定
車内に設置したカメラからドライバー
の顔向きを推定することで右左折や進
路変更時の確認行動も評価可能
姿勢推定モデル

13. 自動運転技術とAIを活用して運転技能を定量評価
被評価者の
運転
自動運転
ソフトウェア
センサー 評価モデル
評価
結果
自動運転ソフトウェアと
機械学習モデルを利用し、
走行位置, 速度, 車間距離,
確認行動など
十数の評価指標を抽出
運転行動をLiDAR, カメ
ラ, 車両情報等の数値デ
ータとして知得
指導員の評価手法をベ
ースとした
評価モデルにて
スコアリング
機械学習モデル
数値
データ
評価
指標

14. 走行データ振り返り機能
位置情報を活用した音声ナビゲーション
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教習機能

15. PC
評価アプリ
Androidタブレット
車載システム構成概略
ブラウザ
教習アプリ
Ubuntu
教習アプリ
React PWA
Autoware ROS nodes
API server
センサー
ROS

16. 4. こんなことやります！
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17. 1. 2021年6月からサービス実証を開始
ユーザーの声をプロダクトに反映し、価値あるプロダクトを作り続けます
1. クラウド基盤の整備
走行データを管理・活用していくためのクラウド基盤を整備していきます
1. Autowareへフィードバック
評価データをAutowareの開発にフィードバックし、自動運転ソフトウェア開
発に貢献します

18. メンバー募集中
業界を変えるプロダクトを一緒に開発してくれ
るメンバーを募集しております！
● 自動運転ソフトウェアと連動した車載アプリの開発
○ C++/PythonでのROSプログラミング
○ Reactを用いたPWA
● データを管理するクラウド基盤の開発・運用
○ Reactを用いたSPA
○ AWSを用いたバックエンド
● プロダクトの品質改善
応募はこちらから
https://herp.careers/v1/tier4/_QOAsSbHqHrt
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19. © 2021 Tier IV, Inc. 20